470 t/h大型循环流化床锅炉甩负荷试验研究

包头第一热电厂扩建工程470t/h循环流化床锅炉配125 MW双抽式汽轮发电机进行甩负荷试验研究,结合循环流化床锅炉的自身特点及没有高低旁路的情况下进行甩负荷,探讨如何控制汽温汽压等参数；根据循环流化床锅炉的特点,切断燃料后锅炉仍能维持一定时间的正常燃烧,并保持一定时间内电负荷和床温稳定,待床温及电负荷有下降趋势时,将电负荷甩至零,不致造成甩负荷后锅炉超温超压,即安全门未动作,管壁温度不超限,使锅炉在甩负荷后可迅速接带负荷；通过对甩负荷过程中锅炉燃料系统、烟风系统、汽水系统等参数的理论分析及实际甩负荷试验过程观察,证明循环流化床锅炉具有快速变负荷的特性。     

基于四叉树的多媒体安全编码方案

由于图像、音频、视频等媒体数据具有数据量大，实时性要求高等特点，这对于加密算法也提出了相应的要求，而且由于采用传统的基于数论的加密算法对数据完全加密不能满足实时性要求，因此产生了对部分加密算法的研究，但这些算法也不能完全保证数据格式不变和压缩比不变等更高的要求；如果将压缩编码和加密过程相结合，则既能满足实时性要求，又能保持数据格式不变。鉴于四叉树结构常被应用于图像编码中，为此提出了两种四叉树置乱算法，并将其用于四叉树编码、小波零树编码、基于四叉树的分形编码等图像和视频编码中。理论分析和实验结果表明，由于这些算法将加密与编码过程相结合，因此具有以下优点：具有较高的安全性，且加密效果好；不仅能保持编码格式不变，而且便于对数据的直接操作；既能保持压缩比不变，又不增加额外数据；具有较快速度，能满足实时性要求等。     

大型水电站地下厂房机组支撑结构动力特性研究

就在建的某大型水电站地下厂房结构 ,分析计算了 18种振源的频率 ,全部采用三维实体单元对其进行模拟 ,建立了多个三维有限元模型并进行了计算分析和共振校核 ,研究了机组支撑结构不同的结构布置形式 ,不同的边界条件和不同的材料对其动力特性的影响 ,得出了一些结论 ,为有效优化地下厂房结构的整体动力特性 ,改进抗振设计提供了途径和依据     

用神经网络实现对感应电动机的转速估计

根据感应电动机数学模型,介绍了一种利用神经网络进行感应电动机转速估计的新方法,在该方法中采用一个三层神经网络作为速度估计器来估计转速。仿真结果表明这种基于人工神经网络的转速估计模型可以准确地跟踪感应电动机转速的变化,具有良好的动态跟随性能。     

基于现场总线的磁浮列车测控系统

本文作者介绍了基于CAN总线和485总线的磁浮列车测控系统。作者详细阐述了磁浮列车测控系统的结构。最后列举了磁浮列车测控系统中系统软件主要的数据结构并叙述了磁浮列车测控系统的系统软件的工作流程。     

太湖地区麦季氮素淋失特征

通过排水采集器模拟试验,研究了太湖地区不同施肥水平下,麦作期间农田氮素淋洗特点。结果表明,麦季氮素渗漏损失以NO3--N为主,占总氮量的36.2%～99.1%,平均高达82.9%,NO3--N淋洗量随施肥量的增加而增加。不同施肥水平及肥料种类,对于NO3--N淋洗有着不同的影响,在试验的施肥水平下,麦作期间氮素淋失对地下水存在潜在污染。     

联合收获机谷物状态监测装置采样盒及其减振器

联合收获机的作业参数与作业性能密切相关,为了满足联合收获机作业性能的实时监测需求,设计了谷物状态监测装置采样盒及其减振器。采用动力学原理分析了联合收获机作业过程中阻流阀往复运动的“采样-卸样”动作特性;运用能量守恒原理建立了有约束条件的减振器保守系统动力学模型;利用多体动力学分析软件ADAMS建立了减振器动力学模型的虚拟样机并进行了求解,通过田间试验验证了该装置的可行性。对比无减振器作业情况,有减振器时谷物状态监测装置获取的图像中籽粒和杂质边缘清晰,图像质量更高;在同样的图像处理算法下,有减振器时破碎率监测结果精度提升了13.7%,监测精度达到了81.3%,含杂率监测结果精度提升了33.6%,精度达到了86.0%。     

一种改进的人工神经网络模型

提出一种新型人工神经网络模型,称为“基于模式神经元的人工神经网络（Pattern Neuron Based Artificial Neural Network,PNBANN）”。与现有的神经计算网络不同,PNBANN是一种完全基于神经元连接的网络模型。网络中的每一个神经元都唯一代表一种模式,每当接收新模式时,自动建立一个新的连接,把信息存储在网络中;而接收已有的模式时,已有的神经元连接得到加强。当模式神经元的输出达到所设定的感觉阈值时,对应模式的信息被记忆。因此,PNBANN就是不断地接收、存储各种信息,并把感觉足够强的模式记忆下来,这一过程更接近于人脑的学习、记忆过程。实验结果证明,PNBANN学习效率高,在学习新知识时不会影响已有的知识,同时具有很强的识别能力。     

移动智能网基于CAMEL4体系的业务设计与实现

CAMEL4是3GPP组织为适应3G承载与信令分离的特点以及用户对业务需求快速增长的特点所提出的新一代的移动智能网体系.研究分析CAMEL4体系中新增特性,详细设计阐述了基于CAMEL4体系的新业务实现方案,对CAMEL4体系的应用进行了初步探索.     

圆对称轮廓波变换的构造

提出了具有类似于视皮层变换频带划分的圆对称轮廓波变换.在该变换中,圆对称滤波器组将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,方向滤波器组再将各细节子带分解为方向子带.文中利用遗传算法设计满足重构要求的圆对称滤波器组,应用伯恩斯坦多项式设计的映射函数将9/7双正交滤波器组映射为扇形滤波器组.利用自适应阈值法对Lena图像去噪的实验结果表明,两种圆对称轮廓波变换（CSCT1和CSCT2）的去噪性能与轮廓波变换相比有显著提高.